フィードバック管理システムのデッドゾーンを理解する

デッドゾーンは、入力バリエーションが対応する出力変化を生じない制御システムの非線形領域です。 これらの「非アクティブバンド」は、例えば、電圧が一定のしきい値を超えるまで回転しないモーターで、機械式アクチュエータで共通しています。 それらはまた、油圧バルブ、圧電気段階、およびセンサー出力に現れます。 デッドゾーンは、安定した状態のエラー、限界サイクル、または応答性を低下させることによって、システム性能を劣化させます。 これらは、このようなロボットや精密機械などの精密なシステム、および機械などの要件を満たす必要があります。

デッドゾーン特性は、通常、次のようにモデル化されます。

[]y = G(u) = 0 for |u|u u の u の u の y = m(u + D) の u の < -D

D]は、デッドゾーン幅と[mは、リニア領域のスロープです。 正確な補償は、これらのパラメータの知識を必要とします。 それなしで、コントローラは、小さな入力に対する応答が確認され、ラジエーターの風力アップ、オーバーシュート、または発振を引き起こします。

死地帯の一般的な原因と影響

機械バックラッシュとスティクション

ギア列車、リードネジ、カップリングは、多くの場合、バックラッシュによるデッドゾーンを展示します。 マット部間のクリアランス。 同様に、静的摩擦(切り裂)は、ブレイクアウト力に達するまでの動きを防止します。 これらの効果は、低速モーションシステムで顕著であり、位置誤差]を時間をかけて蓄積することができます。

電子境界

増幅器デッドゾーン、PWMドライバのゼロクロス歪み、ADC / DAC定量化は同様の非線形性を生み出します。 デジタル制御ループでは、不要なアクチュエータのチャットを避けるためにデッドゾーンが意図的に追加されるかもしれませんが、正確な追跡のために償われる必要があります。

システム行動に対する結果

  • ステディステートオフセット:システムは正確なセットポイントに達しません。
  • サイクリングを制限: 出力は目的値の周りに発振します。
  • 帯域幅を削減:小さなセットポイントの変更に対する低応答。
  • 障害の拒絶:負荷の下で規則を維持するのに困難。

デッドゾーン報酬のメソッド

逆の死ゾーン報酬

最も簡単な技術は、デッドゾーン非線形性の[の数学的反転を適用することです。 対称デッドゾーン幅Dとスロープ]mのために、逆コンセンサは生成します:

[]ucomp[]] = u]]] / m + D ・ 記号(u]]])[]

デッドゾーンのパラメータが一定でよく知られるときに、コントロール信号を効果的に「事前シェイピング」して、逆補正がうまく機能します。しかし、それは、反転が滑らかでなければ、または測定ノイズが提示されていない場合は、ゼロに近い[チャタリング[を引き起こす可能性があります。

適応制御技術

デッドゾーンのパラメータが時間をかけて漂流する時、摩耗、温度変化、またはコンポーネントの老化 - 適応方法が優先されます。 []モデル参照適応制御(MRAC)と]]]自己調整レギュレータ[]]]は、再帰的少なくとも四角または勾配降下係数を使用して、Dとmをオンラインで推定することができます。 適応法は、レギュレータを追跡するコンセンサを更新します。 レイバーが、レイバーが最小限のパラメータをレイバーが確保します。

フィードフォワード報酬

Feedforward 戦略は、フィードバック ループに加えて、コンセンサス シグナルを生成するために、デッド ゾーン[の モデルを使用します。例えば、植物モデルは、必要な入力を予測して、必要な出力を達成し、デッド ゾーンはフィードフォワード パスに反転します。これにより、クローズド ループ 安定性に影響を与えずに応答速度が向上します。フィードフォワードは、未生成された動的処理を処理するために PID と組み合わされます。

ハイブリッドアプローチ

リアルワールドの実装は、多くの場合、]のモード制御またはの不利なロジックと反転補償を混合します。 モードコントローラをスライドさせることは、不確実性をパラメータ化するのが堅牢であり、fuzzyコンセンサは非滑らかなデッドゾーンを処理できます。 ハイブリッドメソッドのパフォーマンスと複雑さ。 注目すべき例は、の切り替えを強制する機能が、スイッチング時にのみ有効化します。

デッドゾーン補正の実装:ステップバイステップガイド

1. システム識別

償却する前に、デッドゾーンを特徴付ける必要があります。ランプまたは階段の入力を適用し、出力を記録します。ししきい値とリニアゲインを特定します。 [least-squares曲線フィッティング]]またはMATLABシステム識別ツールボックス]]]を使用します。 代替: []検索結果[FLT:[FLT:]]]]]]または[FLT:[FLT:]]]を分割する]を[FLT]]:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:]]]]]]]]]]]]]]を実験を[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[FLT:[F]]]]]]]]]を[FLT:[FLT:[FLT:[F]]]]]]]]

2. 報酬アルゴリズムを選択してください

特定されたパラメータとシステム制約に基づいて、上記の方法のいずれかを選択します。 高精度要件の一定のデッドゾーンの場合、逆補正は十分です。 時間の変動または不確実なデッドゾーンのために、適応スキームを実行します。

3. コンセンサータブロックの設計

デジタルコントローラー(例えば、マイクロコントローラまたはPLC)では、コントローラの出力後に補償ブロックを追加し、プラントの入力の前に追加します。補償が]のスムースであることを確認してください。高周波動的の励起を避けるために。 アンチウィンドアップ機構を使用してください。

4. チューンと検証

参照入力と障害の範囲で補償されたシステムをテストします。 チェック:

  • 定着状態の誤差を低減(通常ゼロ)。
  • 制限サイクルや振動なし。
  • よい妨害の拒絶。

必要に応じてパラメータを反復します。 [] のシミュレーション[] (例、Simulink)を使用して、ハードウェアのデプロイ前に検証します。

正確なデッドゾーンパラメータの推定

正確なパラメータ推定に関する信頼性の高い補償ヒンジ。 一般的な技術は次のとおりです。

  • []オープンループ識別:[]] 既知の入力シーケンス(PRBS、マルチサイン)を適用し、出力を測定します。 デッドゾーンモデルに合わせて、非線形の少なくとも四角を使用してください。
  • []クローズドループ識別:[[]が、システムが動作中である間、小さなプロービング信号を注入し、再帰推定(例えば、[]]]]])を、要因を忘れて少なくとも2平方を再帰的に使用)。 これは、適応システムに有用です。
  • ] 物理モデリング:[] モーター、コロン摩擦トルクと測定解像度から導線Dのようなアクチュエータ用。

高度なアプローチは、パラメトリックモデルなしでデッドゾーンの逆を近似するために、 [[ニューラルネットワーク[[を使用します。 これは、複雑なまたは非対称デッドゾーンに有益です。

実践的な課題とソリューション

騒音の感受性

逆補正は、コンセンサタがゼロで無限であるため、デッドゾーンエッジの近くのノイズを増幅します。 ソリューション: ]の滑らかな近似]を使用します。 (例えば、多重性形またはシグマド) しきい値の近くで、またはコントロール信号にローパスフィルタを適用します。

対称デッドゾーン

多くのアクチュエータは、正方向と負の方向(例えば、油圧バルブ)の異なるしきい値を持っています。 補償は、別のD +とD-パラメータを持つ方向[でなければなりません。 適応方法は、自然に非対称を扱うことができます。

計算制約

リソース制限マイクロコントローラでは、複雑な適応アルゴリズムが遅すぎる場合があります。 [] の検索テーブル] を使用して、逆関数の場合には、またはチャットを防止するために、ヒステリシスと簡単なしきい値ベースの補正を実行します。

デッドゾーン報酬の適用

ロボティクス・サーボシステム

ギアバックラッシュと切り傷にもかかわらず、産業ロボットは精密なジョイント位置決めが必要です。デッドゾーン補正はパス精度を向上させ、ターゲット位置でドウェル時間を削減します。多くの近代的なサーボドライブには、内蔵補正アルゴリズムが含まれます。

自動車スロットルおよびブレーキ制御

電子スロットルボディはばねのリターンおよび摩擦による死んだ地帯を備えています。補償は[]の滑らかな加速および一貫したアイドル制御を保障します。同様に、ブレーキ・バイ ワイヤー システムは線形ペダル感じを提供するために死んだ地帯の補償を使用します。

医療機器

換気器および注入ポンプの比例した弁は小さい命令に答えなければなりません。死んだ地帯の補償は患者の安全のために重要な[]を予圧する流れ制御を可能にします。

航空宇宙アクチュエータ

航空機のフラップと舵のアクチュエータは、油圧スプールバルブからデッドゾーンに直面しています。補償は]を削減し、パイロットワークロードを削減し、オートパイロット性能を向上させます。

高度なトピック: 複雑なシステムでのデッドゾーン報酬

シリーズの複数のデッドゾーン

2つ以上のデッドゾーンがカスケード(例えば、センサー+アクチュエータ)に出現すると、効果的なデッドゾーンは単に添加されません。補償は、より広いモデルを必要とします。多くの場合、]]ハンマースタインまたはウィナーモデル] - 非線形ブロックが線形動線で続きます。逆は、周波数ドメインで計算されます。

デッドゾーン タイム遅延による補償

植物が重要な遅延もあれば、コンセンサータは、不安定性を避けるように設計する必要があります。 []]Smith Forecastor]]構造は、デッドゾーン反転を含むように拡張することができます。 または、 []]]の予測制御[]]を使用して、非線形性とラグの両方を処理する。

学習ベースの報酬

反復学習制御(ILC)と補強学習は、デッドゾーンの逆を学習することができます]] 明示的なパラメータ推定なしでオンラインで。 ILCは、ピックアンドプレース操作などの繰り返し運動タスクに特に有効です。 補償者は、サイクルからサイクルまで改善し、いくつかの繰り返しの後、近接追跡を実現します。

コンテンツ

デッドゾーン補正は、高性能なフィードバック制御システムの設計をエンジニアにとって重要なツールです。非線形性を理解し、適切な方法を選択することで、逆、適応、フィーダー、またはハイブリッドを問わず、慎重にパラメータ推定して実装することで、精度、安定性、そして応答性を大幅に向上させることができます。システムがより自律的かつ正確になるように、デッドゾーン補正をマスターすることは、制御システムの設計のコーナーストーンを維持します。

更に読むには、【]】 デッドゾーンの科学Directの概観と[]]] コントロールエンジニアリングのサーボシステム補償に関する実用的なガイドを参照してください。 上級開業医は、テキストブック[]を参照することができます。 非線形システム] 厳しい理論的治療のためのKhalilによる。